摘要：在同多個云提供商合作之前，請評估他們在計算存儲和安全等方面的服務(wù)。企業(yè)必須在多個云供應(yīng)商中做出抉擇。在與多個云供應(yīng)商合作時有一些策略和技巧，能夠得到其優(yōu)點同時限制了重復(fù)勞動和其他額外的工作。

在同多個云提供商合作之前，請評估他們在計算、存儲和安全等方面的服務(wù)。

企業(yè)必須在多個云供應(yīng)商中做出抉擇。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)是行業(yè)巨頭，而微軟Azure則提供了一整套越來越有競爭力的服務(wù)。還有谷歌云平臺對于那些具有大數(shù)據(jù)和處理需求的客戶來說很有吸引力，他們正好可以利用谷歌的基礎(chǔ)架構(gòu)。IBM和Rackspace則提供三巨頭之外的選擇。

企業(yè)們較好不要與單一的云供應(yīng)商綁得太緊。在一個云里提供的專業(yè)化服務(wù)在另一個云里并不一定也存在。在其他情況下，一個組織內(nèi)的各部門可能會在不同的平臺上開發(fā)服務(wù)，繼而需要集中式的云管理團隊來支持多個供應(yīng)商的托管環(huán)境。

在與多個云供應(yīng)商合作時有一些策略和技巧，能夠得到其優(yōu)點同時限制了重復(fù)勞動和其他額外的工作。要理清這些，我們將仔細檢驗他們的核心服務(wù)：計算和工作負(fù)載管理、存儲服務(wù)、數(shù)據(jù)管理和安全性。

接下來，我們會了解基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼的這一概念為何是多云管理的一個關(guān)鍵前提。容器服務(wù)被描述為跨云的一個公共抽象層，它有助于進一步緩解跨多個云上管理應(yīng)用的負(fù)擔(dān)。

計算和工作負(fù)載管理服務(wù)

計算和工作負(fù)載管理服務(wù)，包括業(yè)務(wù)編排，集群管理和配置工具。

首先，虛擬機(VM)是任何計算服務(wù)的基礎(chǔ)單位?；A(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)的云供應(yīng)商提供了各種的虛擬機，而了解他們之間的差別是非常重要的。一個特定的虛擬機規(guī)格會包括其OS，處理能力，內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的功能。微軟，谷歌和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)還提供了專門設(shè)計來支持大數(shù)據(jù)和分析任務(wù)負(fù)載的集群，能夠支持例如Hadoop和Apache Spark等框架。

容器服務(wù)也變得越來越重要。容器化非常適合微服務(wù)部署，并且在許多情況下，可以比為每個應(yīng)用程序運行多帶帶的VM效率更高。容器提供在Linux基礎(chǔ)上的輕量級虛擬化并可以類似Docker這樣的標(biāo)準(zhǔn)工具一起使用。對于集群管理，Apache Mesos和Docker Swarm是值得考慮的工具。 Mesos適合于作業(yè)調(diào)度，同時支持Marathon和Chronos。并且Mesos還支持Docker Swarm API，這樣你就可以在Mesos里運行Swarm，如果需要的話。

同樣歸于計算和管理服務(wù)的大傘下的還有編排。編排的功能允許系統(tǒng)管理員以代碼的形式定義基礎(chǔ)架構(gòu)并自動化代碼部署。

編排對于需要規(guī)?；蚩缍嘣七\行的組織尤為重要。在多云的場景下，例如Chef和Puppet之類的配置和編排工具是很重要的。特定廠商專有的工具，如AWS CloudFormation，也是可供選擇的選項。

在第一和第三方工具之間選擇時，請記住其中的權(quán)衡利弊。第三方工具提供更多的跨云的靈活性，并允許跨云遷移工作負(fù)載。另一方面，廠商自己的工具會按照在給定廠商的云里工作的目的構(gòu)建。

存儲服務(wù)

跨多個云遷移工作負(fù)載是具有挑戰(zhàn)性的，如果你需要在云之間進行協(xié)調(diào)或者在另一個競爭的云平臺上運行一個被設(shè)計成使用某個云的API的腳本。然而，存儲，又帶來了另一種不同的問題。當(dāng)所有的主流云廠商都提供對象存儲服務(wù)時，要理解這些服務(wù)之間更細微的差別很重要。要優(yōu)化成本和性能，你可能要根據(jù)數(shù)據(jù)保存的時間段，耐用性要求，存儲和檢索數(shù)據(jù)的延遲以及接近計算資源來選擇對象存儲。

例如，AWS提供簡單存儲服務(wù)(S3)來存儲對象以及彈性塊存儲有關(guān)虛擬機文件系統(tǒng)存儲彈性塊存儲簡單存儲服務(wù)(S3)。S3對象存儲以較低的成本介入，但延遲較高并且不適合文件系統(tǒng)。另一方面，谷歌則以低成本提供適合文件系統(tǒng)存儲的Nearline存儲。要知道，Nearline存儲有較高的延遲。如果你正在尋找歸檔存儲，那么選擇一個單一的云提供商來較低限度的保持存儲管理是合理的。如果冗余很重要的話，你可能要考慮在多個云里進行歸檔。

鄰近計算是另一個重要的考慮因素。在一般情況下，數(shù)據(jù)應(yīng)盡可能靠近計算資源。這將提高性能從而削減成本。此外，數(shù)據(jù)復(fù)制出云往往會產(chǎn)生費用，所以將計算任務(wù)放進生成數(shù)據(jù)的同一個云中也很有道理。

數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)管理包括使用關(guān)系型和非關(guān)系——也被稱為NoSQL，的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品管理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。管理數(shù)據(jù)有兩種選擇：使用數(shù)據(jù)庫即服務(wù)(DBaaS)或管理自己的數(shù)據(jù)庫。在做出決定時，你要考慮你將如何存儲數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)的物理位置，涉及到的延遲級別，以及環(huán)境的耐用性。此外，還要考慮如果該廠商或存儲方法不奏效的情況下需要移動數(shù)據(jù)時所涉及到的成本。

使用DBaaS會將數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)同一個單一的廠商緊密綁定，雖然這不一定是壞事。一種選擇是AWS的DynamoDB，它非常適合用于健值和文件的數(shù)據(jù)存儲。它提供低延遲和配置的一致性，幾乎沒有任何數(shù)據(jù)庫的管理開銷。然而，它采用其他廠商無法使用的專有數(shù)據(jù)庫。使用如DynamoDB之類的專有數(shù)據(jù)庫工具可能會增加操作人員的壓力，如果你需要多個云的專有服務(wù)的話。

當(dāng)使用多個云提供商時，較好的選擇最有可能是管理自己的數(shù)據(jù)庫。雖然這聽起來像一個昂貴的苦差事，但流程編排工具可以提供幫助。如果你的數(shù)據(jù)庫配置腳本化，那這些工具可以讓你更有效的跨云管理自己的數(shù)據(jù)存儲。使用多個云提供商的一個好處是，你可以跨云存儲備份，從而擁有一個多廠商，基于云的災(zāi)難恢復(fù)策略。

無論選擇哪種數(shù)據(jù)管理方法，始終要記住數(shù)據(jù)管理的初衷。數(shù)據(jù)存儲在哪里可以影響它需要如何被處理并保護。安全港協(xié)議已經(jīng)失效，所以考慮使用其他規(guī)定，如HIPAA，作為指導(dǎo)，并規(guī)劃基于地理的數(shù)據(jù)存儲策略。

抽象和安全問題

廠商特定的工具可能使你無法獲得一些云計算的靈活性。盡管如此，也有一些方法可以解決這個問題，并從特定廠商的平臺中分離出你的資源。某些特定的策略可以將特定云廠商的實現(xiàn)細節(jié)隱藏掉。例如，你可以為如對象存儲等常用的功能建立一個薄抽象層。

這就需要使用跨云的API，如Apache Libcloud。Libcloud是一個開源的Python API，使用戶能夠與各種云服務(wù)供應(yīng)商交互。該API由AWS彈性云計算和S3實例，以及谷歌計算引擎和Rackspace支持。支持的Python版本包括2.5，2.6，2.7，PyPy和Python 3。

盡量不要使用專門的服務(wù)，如AWS Lambda。考慮將你會在Lambda中運行的功能改為在Docker容器上實現(xiàn)。容器在各種云平臺之上都能使用。

如果你打算從單一供應(yīng)商解綁，那么建議運行你自己的服務(wù)。這對于數(shù)據(jù)庫尤其如此。然而，始終把成本考慮在內(nèi);從長遠來講一個DBaaS可能最終會節(jié)省你的成本。

當(dāng)使用多個云供應(yīng)商時，安全變得越來越具挑戰(zhàn)性，因為你必須實現(xiàn)同一控制的跨云的多個版本。例如，實現(xiàn)一個目錄并通過聯(lián)合讓多個云可用而不是實現(xiàn)多個目錄。盡可能多地使用一個通用的基礎(chǔ)架構(gòu)，如LDAP或活動目錄。至于實施跨云策略，第三方服務(wù)和工具是必不可少的。

對于復(fù)雜的身份管理任務(wù)，可以考慮第三方服務(wù)，如Ping Identity。Ping Identity提供了許多跨平臺的諸如多因素認(rèn)證和用戶身份管理的工具。

對于安全日志管理，一個強大的第三方工具是Loggly，它使用開源的協(xié)議，因此與多個云提供商兼容。該工具讀取并鞏固了許多基于文本的日志類型，包括Ruby，Java，Python，PHP和MySQL，等等。Alert Logic提供了Cloud Defender產(chǎn)品以及一整套的安全工具。Cloud Defender收集安全數(shù)據(jù)，并可以進行安全數(shù)據(jù)分析和威脅分析。

管理基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼

當(dāng)涉及到如何有效利用多云，管理基礎(chǔ)架構(gòu)即代碼是一個不錯的起點。軟件開發(fā)者已經(jīng)創(chuàng)建了各種先進的技術(shù)和工具來管理多版本的頻繁變更的代碼。這些工具和做法，可用于管理基礎(chǔ)架構(gòu)，當(dāng)使用聲明規(guī)格時。按照要求部署到云中的任何資源以腳本的方式進行實踐。如果一切正常的話，系統(tǒng)管理員不應(yīng)手動添加和刪除資源或更改配置，而應(yīng)該通過使用第三方或?qū)Ｓ械墓ぞ卟渴鹉_本來完成。

這種觀念還可以沿用到代碼部署之外。管理員可以利用第三方服務(wù)來更好地使用多云。云服務(wù)代理公司，作為云提供商和用戶之間的媒介，就是這樣一種值得考慮的服務(wù)。另一個選擇是對云之間的整合，以促進工作負(fù)載管理和成本管理工具云聚合工具。

與多個云提供商合作沒有硬性和速效的法則，但是有一些實踐可以將重復(fù)的工作，遷移的難度以及安全漏洞限制在一定范圍內(nèi)。

軟件開發(fā)技術(shù)群

興趣范圍包括：Java，C/C++，Python，PHP，Ruby，shell等各種語言開發(fā)經(jīng)驗交流，各種框架使用，外包項目機會，學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、跳槽等交流

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Hadoop源代碼研究群

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